¿Está buscando una manera de mejorar sus habilidades de análisis de datos en R? Si es así, hacer algunos proyectos de R puede ser una excelente manera de practicar y aprender técnicas esenciales.

En esta publicación de blog, analizaré 13 proyectos de R para principiantes que ¡ayudarlo a aumentar sus habilidades de análisis de datos! Cada proyecto se explica en detalle e incluye ejemplos de cómo se puede utilizar en diferentes industrias.

¡Siga leyendo para descubrir todo sobre estos emocionantes proyectos R!

¿Cuáles son los mejores R ¿Ideas de proyectos?

1. Detección de fraudes con tarjetas de crédito

Si está buscando desarrollar sus habilidades en el aprendizaje automático en R, crear un sistema de detección de fraudes con tarjetas de crédito es una excelente opción. Desarrollará algoritmos para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito y utilizará visualizaciones de datos para comprender los patrones de fraude.

2. Sistema de reconocimiento de imágenes para atención médica

El lenguaje de programación R es conocido por su amplio uso en aplicaciones de atención médica. Un gran proyecto de R para adquirir algunas habilidades de ciencia de datos es tener un sistema de reconocimiento de imágenes.

Dentro de la atención médica, hay muchas oportunidades sin explotar para usar la visión artificial dentro de R.

Algunos ejemplos incluyen:

Reconocimiento de frascos de recetas Detección de neumonía por rayos X de tórax

Con los conjuntos de datos correctos y algunos tutoriales de guía en YouTube, puede usar R para desarrollar un sistema de reconocimiento de imágenes eficaz.

3. Análisis de datos bursátiles

Un excelente ejemplo de un proyecto R útil para su cartera será analizar datos bursátiles.

En este proyecto, aprenderá a recopilar datos de la web API, procéselos y límpielos usando R, luego desarrolle algoritmos para predicciones.

Algunos lugares comunes para buscar datos del mercado de valores incluyen:

Yahoo FinanceGoogle TrendsBloombergAPI de corredores de bolsa

También puede usar visualizaciones y modelos estadísticos para comprender las tendencias en el mercado de valores.

4. Proyectos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con minería de texto

En este próximo proyecto de ciencia de datos, usará R para la minería de texto. ¡Un proyecto de PNL también sería una buena adición a cualquier cartera de científicos de datos!

Algunos ejemplos comunes de proyectos de PNL incluyen:

Modelado de temas de encuestas cualitativasAnálisis de opinión de forosResumen de texto de trabajos académicos

Estos los proyectos implican el uso de paquetes como Stringr, Quanteda y Text2vec para procesar texto. También utilizará visualizaciones de datos como nubes de palabras para representar los resultados de los procesos de NLP utilizando el paquete Wordcloud.

5. Análisis genético usando diagramas de red

Este proyecto R es para aquellos que tienen la intención de aprender R para aplicaciones biológicas y les gustaría practicar técnicas de visualización de datos.

Una forma común para que los datos biológicos genéticos ser analizado es generar una trama de red de genes relacionados. Esto representará una red de genes.

Tendrá que usar técnicas de disputa de datos para preparar los conjuntos de datos para la visualización. Este paso de preprocesamiento lo ayudaría a aprender la exploración básica de datos de conjuntos de datos biológicos grandes y complejos.

A continuación, con paquetes como Cytoscape, ggnet2 e igraph, puede generar gráficos de red en R a partir de datos de microarrays RNAseq.

6. Análisis de redes sociales

En un análisis de red similar a los datos genéticos, también puede trabajar en un proyecto de aprendizaje automático en R centrado en las redes sociales.

En este proyecto, aprenderá para recopilar datos de la web (Twitter, Facebook, etc.) y usar visualizaciones para comprender las relaciones entre las personas en línea.

También practicará técnicas de limpieza de datos en R para preparar conjuntos de datos para el análisis de red. Dplyr es un buen paquete para ayudar a limpiar todos los datos desordenados.

Paquetes como igraph, ggnetwork y networkd3 pueden ayudarlo a generar excelentes visualizaciones de redes sociales.

7. Creación de contenido técnico

A continuación, para mostrar su conocimiento de la programación R, puede trabajar en algo diferente a todos los demás proyectos de programación: crear contenido técnico.

Tener algo de contenido técnico para respaldar su código es una gran adición a su cartera.

Escriba algunos tutoriales que expliquen los conceptos básicos de R y algunos conceptos más complejos, como la creación de modelos de aprendizaje automático en R.

Algunos Las plataformas para presentar su código R incluyen:

8. Aplicación R Shiny para recomendación de películas

Al trabajar en proyectos de ciencia de datos en R, también debe considerar crear una aplicación R shiny.

Una aplicación R shiny es una aplicación interactiva creada completamente con código R. La aplicación permite a los usuarios interactuar con su código mediante una interfaz gráfica de usuario fácil de usar.

Por ejemplo, puede crear una aplicación que proporcione recomendaciones de películas basadas en las preferencias del usuario.

La idea es usar diferentes paquetes en el back-end para la disputa de datos y algoritmos de aprendizaje automático como ggplot2 y caret en R.

El resultado final debe ser una interfaz de front-end alojada en la web que pueda usar ¡y presume en tu portafolio!

9. Segmentación de clientes mediante la agrupación en clústeres en R

Si está interesado en aprender a agrupar en clústeres en R, considere también un proyecto de segmentación de clientes.

Este proyecto implica el uso de técnicas de aprendizaje no supervisadas como K-significa agruparse en conjuntos de datos de clientes.

Aprenderá a aplicar técnicas básicas de análisis exploratorio de datos (EDA) en R para obtener información sobre el conjunto de datos. Luego, deberá organizar y limpiar los datos antes de ejecutarlos a través de un algoritmo de aprendizaje automático de agrupamiento de K-means.

El uso de paquetes como ggplot2, FactoMineR y cluster lo ayudará a generar visualizaciones ordenadas de los segmentos de clientes.

También es posible que desee explorar otros métodos de aprendizaje automático para realizar la segmentación de clientes, como la agrupación jerárquica, si corresponde.

10. Pronóstico del tiempo y el cambio climático

El próximo proyecto en esta lista es para aquellos que estén interesados ​​en aprender cómo se mide el cambio climático a través de datos.

Usando datos disponibles gratuitamente del World Climate Database, puede extraer y explorar tendencias climáticas históricas a lo largo de los años.

Utilice paquetes como dplyr para disputar y limpiar los conjuntos de datos. Luego, use ggplot2 para crear algunas visualizaciones de datos del tiempo y las tendencias climáticas.

Si se siente aventurero, incluso puede intentar crear un modelo de aprendizaje automático en R para hacer pronósticos del cambio climático para el futuro.

Deberá explorar y experimentar con diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado, como Random Forest y Linear Regression, para obtener los mejores resultados.

11. Predicción de abandono mediante regresión logística

La predicción de abandono es un problema común en la ciencia de datos que implica predecir si un cliente permanecerá con la empresa o se dará de baja de sus servicios.

Según mi experiencia, la mayoría de los científicos de datos que trabajan en grandes empresas se habrían encontrado con un proyecto de predicción de abandono en algún momento de sus carreras.

Puede usar los datos de clientes existentes para crear un modelo de predicción de abandono utilizando la regresión logística en R.

Empiece por hacer un análisis exploratorio de datos (EDA) en el conjunto de datos y luego discuta y limpie los datos para el análisis estadístico y el modelado.

Luego use la regresión logística para entrenar un modelo en el conjunto de datos y hacer predicciones de abandono en datos de clientes no vistos. También puede explorar otros métodos de aprendizaje automático, como árboles de decisión o bosques aleatorios, si corresponde.

Los paquetes como caret pueden ayudarlo a ejecutar sus modelos de aprendizaje automático. También puede usar ggplot2 para ayudarlo a visualizar sus resultados.

Preguntas relacionadas

¿Qué es R?

R es un lenguaje de programación de código abierto creado para análisis estadístico. Es una herramienta popular entre los científicos de datos por su amplia gama de paquetes y funciones para realizar análisis y visualización de datos. R también tiene una amplia biblioteca de paquetes disponibles para ayudarlo con las tareas de aprendizaje automático.

¿Cuáles son algunos proyectos de R para practicar?

Algunos proyectos de R que puede usar para practicar incluyen explorar conjuntos de datos públicos, la creación de una aplicación brillante de R, la segmentación de clientes mediante la agrupación en clústeres en R, la previsión del tiempo y el cambio climático y la predicción de abandono mediante la regresión logística.

¿Cuáles son algunos de los paquetes comunes que se utilizan en los proyectos de R?

Algunos de los paquetes comúnmente utilizados en proyectos R incluyen dplyr, ggplot2, FactoMineR, cluster, caret y shiny.

¿Cuánto tiempo lleva completar un proyecto R?

Un proyecto de R tarda de unas horas a unos días en completarse. Sin embargo, el tiempo que lleva completar un proyecto R depende de la complejidad del proyecto y de su nivel de experiencia. Los proyectos complejos con varios conjuntos de datos y algoritmos de aprendizaje automático pueden tardar más tiempo, desde semanas o meses.

¿Cómo inicio un proyecto en R?

Para iniciar un proyecto en R, primero debe decidir en qué tipo de proyecto desea trabajar. Considere el tipo de datos disponibles, así como su nivel de habilidad al tomar esta decisión. Luego, realice un análisis exploratorio de datos (EDA) en el conjunto de datos y realice las operaciones de disputa y limpieza necesarias.

A continuación, explore diferentes paquetes y algoritmos de aprendizaje automático en R para crear un modelo para su proyecto. Finalmente, visualice los resultados de su análisis y preséntelos en una plataforma como GitHub.

También puede consultar tutoriales o recursos en línea para ayudarlo a comprender los diferentes conceptos y técnicas relacionadas con la ciencia de datos con R.

¿Qué proyectos se pueden hacer con R?

Los proyectos que se pueden hacer con R incluyen la exploración de conjuntos de datos públicos, la creación de una aplicación brillante de R, la segmentación de clientes mediante la agrupación en clústeres en R, el tiempo y el clima previsión de cambios, predicción de rotación mediante regresión logística, proyectos de análisis de texto, proyectos de análisis de sentimientos y proyectos de web scraping.

¿Para qué se utilizan los proyectos R?

Los proyectos R se utilizan para una variedad de propósitos que incluyen análisis de datos, visualización de datos, aprendizaje automático, web scraping y creación de modelos predictivos.

También se pueden usar para explorar conjuntos de datos públicos, crear una aplicación brillante de R, segmentación de clientes mediante agrupamiento en R , previsión meteorológica y del cambio climático, predicción de abandono mediante regresión logística n y proyectos de análisis de texto.

¿Es R más difícil que Python?

R es más difícil que Python. R tiene una curva de aprendizaje más pronunciada que Python debido a su sintaxis compleja. Sin embargo, con suficiente práctica y paciencia, uno puede dominar R.

Python es más fácil de aprender que R debido a su sintaxis sencilla y su amplia gama de bibliotecas que lo ayudan con la exploración y manipulación de datos. Además, Python tiene una comunidad más grande y más recursos disponibles que R.

Ambos lenguajes de programación de ciencia de datos brindan diferentes ventajas y son útiles para diferentes proyectos. Por lo tanto, tenga en cuenta sus diferencias al seleccionar uno para un proyecto.

¿Es R mejor que Python?

Python es mejor para la programación de propósito general, mientras que R es más adecuado para el análisis de datos y computación estadística. Ambos lenguajes brindan diferentes ventajas, y el que elijas dependerá del tipo de proyecto en el que estés trabajando.

Por lo tanto, cuando se trabaja en análisis estadístico, R es mejor y cuando se trabaja en otros proyectos generales , Python es mejor.

Pensamientos finales

Muy bien, ¡estos son todos los proyectos de R que todo principiante debería tratar de incluir en su cartera!

Espero que este artículo ha sido útil para convertirse en un científico de datos profesional a través de estos proyectos de programación R.

By Maxwell Gaven

Ich habe 7 Jahre im IT-Bereich gearbeitet. Es macht Spaß, den stetigen Wandel im IT-Bereich zu beobachten. IT ist mein Job, Hobby und Leben.